Was bedeutet "Klassifikationspunktzahl"?

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Der Klassifikationsscore ist ein Maß, das bewertet, wie gut ein Modell verschiedene Kategorien oder Klassen innerhalb von Daten identifizieren kann. Einfach gesagt, hilft er zu verstehen, wie genau ein Modell eine Sache von einer anderen unterscheiden kann. Zum Beispiel, wenn ein Modell Bilder von Tieren anschaut, zeigt der Klassifikationsscore, wie gut es darin ist, zu erkennen, ob ein Bild eine Katze oder einen Hund zeigt.

Ein höherer Klassifikationsscore bedeutet, dass das Modell besser darin ist, richtige Vermutungen anzustellen, während ein niedrigerer Score darauf hinweist, dass es mehr Fehler macht. Dieser Score ist wichtig, weil er hilft, das richtige vortrainierte Modell für Aufgaben wie Bildklassifikation auszuwählen und sicherzustellen, dass das Modell gut abschneidet, wenn es neue Bilder anschaut.